CN108757312A - 一种风力发电机变桨控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种风力发电机变桨控制方法，其包括以下步骤：步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号；步骤2、利用风力发电机运行传感器信号进行计算，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；步骤3、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整。本发明由于仅需获取获取风力发电机运行现有的各类传感器信号，通过对线性系统仿真观测得到风湍流指标TLIEC,实现了无附加成本的湍流估计方案。实现对已有PID控制参数的动态调整，从而使得风力发电机组变桨系统能迅速响应载荷变化。

Description

一种风力发电机变桨控制方法
技术领域
本发明涉及风力发电领域，尤其涉及一种风力发电机变桨控制方法。
背景技术
由于市场竞争激烈，整机厂商为提高市场占有率急需降低风力发电机组塔架重量，使得传统风力发电机组塔架固有频率下降。加之在风电弃风问题持续恶化的背景下，低风速风场开发已逐渐成为市场主流。但是低风速风场的瞬时高湍流风对风力发电机设计与风力发电机安全带来新的挑战。
根据IEC61400规定，湍流强度(TI)是指10分钟内风速随机变化幅度大小，是10分钟风速的标准偏差与同期平均风速的比率。
产生湍流的原因主要有两方面，一是当气流流动时，由于地面粗糙度的影响，气流受到地面的摩擦而产生阻滞作用；二是由于空气密度差异和大气温度差异引起的气流垂直运动。通常湍流的发生是两者共同作用的结果。
环境湍流强度影响风机发电机发电能量的产生。对风机发电机而言在低风速下，高湍流会增加发电机的能量产生。但在接近风力发电机额定风速时及更大风速下，湍流强度上升导致发电性能下降。极端情况下阵风湍流会引发超速或其他故障引起发电机停机故障并带来高载荷损伤。
常见的湍流估计方法为利用各类传感器与天气预报的数据，如：
1.以风力发电机为中心，在其周围设置风速测量塔测量，得到全方向风速并估算其湍流；这种方式需要需要增加测风塔从而需要征地与基建；
2.利用高精度雷达或风速计进行风速测量并计算其湍流。但机舱上端风速将受到叶轮转动干扰从而导致计算准确性降低，同时高精度雷达和特殊传感器使用成本与维护成本较高；
3.利用短期天气预报和超短期天气预报数据推算湍流，天气预报方式也存在对各机位点推算不准确的情况。
发明内容
本发明的目的在于克服以上缺陷，提供一种低成本、响应迅速的风力发电机变桨控制方法。
本发明的技术方案是，一种风力发电机变桨控制方法，其包括以下步骤：
步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号,包括但不限于：来自加速度传感器的塔架前后摆动方向加速度AccNAC与来自叶片角度传感器的桨距角Theta和轮毂转速信号RotorSpeed；
步骤2、在截止为当前时间的观测窗中，基于线性化数学模型，利用风力发电机运行传感器信号进行计算，并利用TI特征值关系表，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；
所述TI特征值关系表根数学模型推导获得，其具体方法为：
风力发电机组塔架视为弹簧模型，其运动方程可简化为二阶标准形式；
上式中x为等效位移量，m为等效塔架质量,ξ为阻尼,ωn为塔架固有频率,Fwind为风产生的外力；
Fwind与叶片桨距角存在下式关系
上式中CT为推力系数与叶尖速比及叶片桨距角有关，ρ为空气密度，v为风速，S为扫风面积；
对塔架前后方向加速度AccNAC进行统计,得到AccNac特征值＝ffilter(AccNac)
同时对Fwind进行统计,得到TI特征值＝ffilter(Fwind)
上式中ffilter为滤波器组函数，
基于公式(1)，风的输入的变化必将引起塔架振动的变化，因此可得函数关系式：AccNac特征值＝fob(Theta,RotorSpeed,TI特征值)
通过利用风力发电机线性化数学模型进行一系列仿真计算，从而可以得到一系列fob对应值，归总为TI特征值关系表；参照GBT18451.1-2016《风力发电机安全要求》即可得出TLIEC；
步骤3、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整。
优选的，所述滤波器组为含有卡尔曼滤波器的滤波器组。
本发明的有益技术效果是，由于仅需获取获取风力发电机运行现有的各类传感器信号，通过对线性系统仿真观测从而得到风湍流指标TLIEC,实现了无附加成本的湍流估计方案。基于以上的湍流估计方案，可以实现对已有PID控制参数的动态调整，从而使得风力发电机组变桨系统能迅速响应载荷变化。
附图说明
图1为本发明实施例风机与变桨控制系统结构示意图；
图2为本发明实施例工作流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步说明。
参照附图，实施例1：一种风力发电机变桨控制方法，其包括以下步骤：
步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号,包括但不限于：来自加速度传感器的塔架前后摆动方向加速度AccNAC与来自叶片角度传感器的桨距角Theta，和轮毂转速信号RotorSpeed；
步骤2、在截止为当前时间的观测窗中，基于线性化数学模型，利用风力发电机运行传感器信号5进行计算，并利用TI特征值关系表，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；
所述TI特征值关系表根数学模型推导获得，其具体方法为：
风力发电机组塔架视为弹簧模型，其运动方程可简化为二阶标准形式；
上式中x为等效位移量，m为等效塔架质量,ξ为阻尼,ωn为塔架固有频率,Fwind为风产生的外力；
Fwind与叶片桨距角存在下式关系
上式中CT为推力系数与叶尖速比及叶片桨距角有关，ρ为空气密度，v为风速，S为扫风面积；
对塔架前后方向加速度AccNAC进行统计,得到AccNac特征值＝ffilter(AccNac)
同时对Fwind进行统计,得到TI特征值＝ffilter(Fwind)
上式中ffilter为滤波器组函数，
基于公式(1)，风的输入的变化必将引起塔架振动的变化，因此可得函数关系式：AccNac特征值＝fob(Theta,RotorSpeed,TI特征值)
通过利用风力发电机线性化数学模型进行一系列仿真计算，从而可以得到一系列fob对应值，归总为TI特征值关系表；参照GBT18451.1-2016《风力发电机安全要求》即可得出TLIEC；
步骤3、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整，所述滤波器组为含有卡尔曼滤波器的滤波器组。
实施例2：一种风力发电机变桨控制方法，其包括以下步骤：
步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号,包括但不限于：来自加速度传感器的塔架前后摆动速度与变桨速度和轮毂加速度
步骤2、利用步骤1中传感器信号计算输入量.
上式中AccNAC为前后摆动方向加速度,可由塔架前后摆动速度一次微分得到,
对于桨距角Theta有：
上式中Theta为桨距角,即实施例1中原输入量,可由变桨速度一次积分得到。
对于轮毂转速信号RotorSpeed有：
上式中RotorSpeed为轮毂转速信号,可由轮毂加速度一次积分得到。
步骤3、在截止为当前时间的观测窗中，基于线性化数学模型，利用风力发电机运行传感器信号5进行计算，并利用TI特征值关系表，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；
所述TI特征值关系表根数学模型推导获得，其具体方法为：
风力发电机组塔架视为弹簧模型，其运动方程可简化为二阶标准形式；
上式中x为等效位移量，m为等效塔架质量,ξ为阻尼,ωn为塔架固有频率,Fwind为风产生的外力；
Fwind与叶片桨距角存在下式关系
上式中CT为推力系数与叶尖速比及叶片桨距角有关，ρ为空气密度，v为风速，S为扫风面积；
对塔架前后方向加速度AccNAC进行统计,得到AccNac特征值＝ffilter(AccNac)
同时对Fwind进行统计,得到TI特征值＝ffilter(Fwind)
上式中ffilter为滤波器组函数，
基于公式(2)，风的输入的变化必将引起塔架振动的变化，因此可得函数关系式：AccNac特征值＝fob(Theta,RotorSpeed,TI特征值)
通过利用风力发电机线性化数学模型进行一系列仿真计算，从而可以得到一系列fob对应值，归总为TI特征值关系表；参照GBT18451.1-2016《风力发电机安全要求》即可得出TLIEC；
步骤4、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整，所述滤波器组为含有卡尔曼滤波器的滤波器组。
实施例3：一种风力发电机变桨控制方法，其包括以下步骤：
步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号,包括但不限于：来自加速度传感器的塔架前后摆动位移量x与变桨加速度和轮毂叶轮方位角度θAz；
步骤2、利用步骤1中传感器信号计算输入量.
上式中AccNAC前后摆动方向加速度,可由塔筒等效位移量x两次微分得到
对于桨距角Theta有：
上式中Theta为桨距角,可由变桨加速度两次积分得到。
对于轮毂转速信号RotorSpeed有：RotorSpeed＝d(θAz)/dt
上式中RotorSpeed为轮毂转速信号,可由轮毂叶轮方位角度θAz一次微分得到。
步骤3、在截止为当前时间的观测窗中，基于线性化数学模型，利用风力发电机运行传感器信号5进行计算，并利用TI特征值关系表，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；
所述TI特征值关系表根数学模型推导获得，其具体方法为：
风力发电机组塔架视为弹簧模型，其运动方程可简化为二阶标准形式；
上式中x为等效位移量，m为等效塔架质量,ξ为阻尼,ωn为塔架固有频率,Fwind为风产生的外力；
Fwind与叶片桨距角存在下式关系
上式中CT为推力系数与叶尖速比及叶片桨距角有关，ρ为空气密度，v为风速，S为扫风面积；
对塔架前后方向加速度AccNAC进行统计,得到AccNac特征值＝ffilter(AccNac)
同时对Fwind进行统计,得到TI特征值＝ffilter(Fwind)
上式中ffilter为滤波器组函数，
基于公式(3)，风的输入的变化必将引起塔架振动的变化，因此可得函数关系式：AccNac特征值＝fob(Theta,RotorSpeed,TI特征值)
通过利用风力发电机线性化数学模型进行一系列仿真计算，从而可以得到一系列fob对应值，归总为TI特征值关系表；参照GBT18451.1-2016《风力发电机安全要求》即可得出TLIEC；
步骤4、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整，所述滤波器组含有卡尔曼滤波器的滤波器组。
本发明实施例所述的风力发电机系统中，风力发电机包括一个塔架1，所述塔架支撑一个机舱2，所述机舱包括旋转轮毂3，所述旋转轮毂3通过两个叶片4旋转，所述叶片4可通过变桨距控制系统进行桨距调节，其特征在于所述湍流估计控制系统7可发出变桨信号6指导变桨系统执行变桨距角控制。
本发明由于仅需获取获取风力发电机运行现有的各类传感器信号，通过对线性系统仿真观测从而得到风湍流指标TLIEC,实现了无附加成本的湍流估计方案。基于以上的湍流估计方案，可以实现对已有PID控制参数的动态调整，从而使得风力发电机组变桨系统能迅速响应载荷变化。
以上只是本发明的一种实施方式，一个优选示范例。本发明申请请求保护的范围并不只限于所述实施方式。凡与本实施例等效的技术方案均属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种风力发电机变桨控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤1、获取风力发电机运行各类传感器信号,包括但不限于：来自加速度传感器的塔架前后摆动方向加速度AccNAC与来自叶片角度传感器的桨距角Theta和轮毂转速信号RotorSpeed；
步骤2、在截止为当前时间的观测窗中，基于线性化数学模型，利用风力发电机运行传感器信号进行计算，并利用TI特征值关系表，计算出风力发电机当前湍流强度TI特征值，并将湍流强度TI特征值转化为IEC湍流等级TLIEC；
所述TI特征值关系表根据数学模型推导获得，其具体方法为：
风力发电机组塔架视为弹簧模型，其运动方程可简化为二阶标准形式；
上式中x为等效位移量，m为等效塔架质量,ξ为阻尼,ωn为塔架固有频率,Fwind为风产生的外力；
Fwind与叶片桨距角存在下式关系
上式中CT为推力系数与叶尖速比及叶片桨距角有关，ρ为空气密度，v为风速，S为扫风面积；
对塔架前后方向加速度AccNAC进行统计,得到AccNAC的特征值AccNac特征值＝ffilter(AccNac)
同时对Fwind进行统计,得到TI特征值＝ffilter(Fwind)
上式中ffilter为滤波器组函数，
基于公式(1)，风的输入的变化必将引起塔架振动的变化，因此可得函数关系式：AccNac特征值＝fob(Theta,RotorSpeed,TI特征值)
通过利用风力发电机线性化数学模型进行一系列仿真计算，从而可以得到一系列fob对应值，归总为TI特征值关系表；参照GBT18451.1-2016《风力发电机安全要求》即可得出TLIEC；
步骤3、将湍流等级TLIEC与当前所运行的变桨PID控制器设计湍流强度参数TLDgn进行比较，当TLIEC>TLDgn，提高PID控制器敏感度；当TLIEC<TLDgn，降低PID控制器敏感度，当TLIEC＝TLDgn时，PID控制器参数不调整。
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机变桨控制方法，其特征在于，所述滤波器组为含有卡尔曼滤波器的滤波器组。
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